可拓評(píng)價(jià)在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的研究.pdf

1、在柔性物料或薄壁結(jié)構(gòu)件等非剛性材料的高速加工中(如絎縫、發(fā)動(dòng)機(jī)螺旋槳等),運(yùn)動(dòng)方向和速度的動(dòng)態(tài)變化,使材料變形,預(yù)定軌跡改變,導(dǎo)致加工路徑偏離設(shè)定軌跡,產(chǎn)生誤差。因加工形變等非線性因素,難以得到運(yùn)動(dòng)對(duì)象控制模型?，F(xiàn)有的方法在快速計(jì)算的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、建立對(duì)象變形的坐標(biāo)函數(shù)、精確建模以及過(guò)分依賴人工經(jīng)驗(yàn)等方面存在著不少問(wèn)題。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)是一種能處理抽象信息的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)建模和參數(shù)快速自整定功能,已經(jīng)在一些非線性復(fù)雜

2、生產(chǎn)過(guò)程取得良好效果。將FNN應(yīng)用于柔性物料的加工,可以解決加工對(duì)象建模困難等問(wèn)題,但FNN性能受本身結(jié)構(gòu)的制約,其中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)規(guī)則提取、參數(shù)優(yōu)化等過(guò)分依賴人工經(jīng)驗(yàn),增加了應(yīng)用的困難。如何從觀測(cè)數(shù)據(jù)中提取較為簡(jiǎn)化的模糊規(guī)則、使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制結(jié)合產(chǎn)生更好的結(jié)構(gòu),需要進(jìn)行規(guī)則優(yōu)化即FNN的結(jié)構(gòu)優(yōu)化?，F(xiàn)在大部分結(jié)構(gòu)優(yōu)化算法需要重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),非常浪費(fèi)時(shí)間。本研究主要內(nèi)容如下：
　　 ⑴分析模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和優(yōu)化方法,初步確定柔性物

3、料加工的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
　　 ⑵介紹了可拓優(yōu)度評(píng)價(jià)方法的基本原理和特點(diǎn)；建立利用可拓方法評(píng)價(jià)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物元模型；建立了柔性物料加工的物元模型；給出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)的具體步驟和實(shí)現(xiàn)方法。
　　 ⑶在傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法存在人為影響過(guò)重、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定和優(yōu)化繁雜、如何自動(dòng)獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)整參數(shù)困難等問(wèn)題的基礎(chǔ)上,根據(jù)可拓學(xué)優(yōu)度評(píng)價(jià)法(物元評(píng)價(jià)法)的應(yīng)用原理及特點(diǎn),將其引入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案優(yōu)選評(píng)價(jià)研究中,并通過(guò)對(duì)絎縫

4、或薄壁結(jié)構(gòu)件等非剛性的材料加工評(píng)價(jià)進(jìn)行了實(shí)證研究,取得了合理的評(píng)價(jià)結(jié)果。
　　 ⑷將可拓優(yōu)度評(píng)價(jià)法用于柔性物料加工的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化中,針對(duì)評(píng)價(jià)的結(jié)果,進(jìn)行了理論探討和仿真實(shí)驗(yàn),仿真取得了較滿意的結(jié)果,并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行了分析。
　　 ⑸理論研究和實(shí)踐證明可拓學(xué)優(yōu)度評(píng)價(jià)方法適用于很多方案選優(yōu)的評(píng)價(jià)體系,對(duì)被評(píng)價(jià)體系指標(biāo)沒(méi)有要求和限制,解決了指標(biāo)與方法間的不相容問(wèn)題；它不僅完全適用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方案的優(yōu)化,而且解決了